既叫做電池管理系統(tǒng)，BMS的主要工作就是處理和車載電池有關(guān)的任務。盡管當前的電池制造工藝已經(jīng)讓各個電芯之間的差異化縮小，但是單節(jié)鋰電池之間仍然存在者內(nèi)阻、容量、電壓等差異，所以在實際應用中，電池組內(nèi)部各單體電池容易出現(xiàn)散熱不均或過度充放電等現(xiàn)象。時間一長，這些處于不良工作狀態(tài)下的電池就很可能提前損壞，電池組的整體壽命也就很大程度上縮短。不只如此，電池處于嚴重過充電狀態(tài)下還存在炸裂的危險，造成電池組損壞的同時還對使用者的人生安全造成威脅。因此，必須為電動汽車上的動力電池組配備一套具有針對性的電池管理系統(tǒng)（Battery Management System,BMS），從而對電池組進行有效的監(jiān)控、保護、能量均衡和故障警報，進而提高整個動力電池組的工作效率和使用壽命。2019年基于鋰離子電池的細分市場占據(jù)較大份額。機械BMS電池管理測試系統(tǒng)商家
（BMS）電池管理系統(tǒng)（BMS）為一套保護動力電池使用安全的控制系統(tǒng)，時刻監(jiān)控電池的使用狀態(tài)，通過必要措施緩解電池組的不一致性，為新能源車輛的使用安全提供保障。作為國內(nèi)品質(zhì)好的動力系統(tǒng)供應商，在控制系統(tǒng)開發(fā)方面擁有雄厚的實力和豐富的經(jīng)驗，可以為客戶在電池管理系統(tǒng)開發(fā)方面提供品質(zhì)好的工程和配套服務。BMS 硬件的拓撲結(jié)構(gòu)分為集中式和分布式兩種類型。集中式是將電池管理系統(tǒng)的所有功能集中在一個控制器里面，比較合適電池包容量比較小、模組及電池包型式比較固定的場合，可以明顯的降低系統(tǒng)成本。機械BMS電池管理測試系統(tǒng)管理系統(tǒng)全球?qū)旌蟿恿﹄妱悠嚭图冸妱悠嚨男枨蟛粩嘣鲩L。
常說的電動汽車主要三電部件，即大三電分別為電機、電控、電池，小三電為車載充電機、DCDC轉(zhuǎn)換器、高壓配電盒，其中動力電池系統(tǒng)占電動汽車成本40~50%左右，所以在動力電池有補貼高峰時，新能源汽車相當便宜，BMS作為動力電池系統(tǒng)中的靈魂而在，大約占動力電池成本的15~15%左右，BMS在動力汽車中尤為重要，它實時監(jiān)控動力電池使用狀況，預估電池剩余容量SOC，避免電池過充過放及過溫度，主動均衡電池間一致性，直接影響動力電池的使用壽命及電動汽車的安全運行與整車性能。
剩余能量（RE）或能量狀態(tài)（SOE）是電動汽車剩余里程估計的基礎，與百分數(shù)的SOE 相比，RE 在實際的車輛續(xù)駛里程估計中的應用更為直觀。在電動汽車使用過程中，電池的剩余能量（RE）是指以某一工況行駛時，從當前時刻直至電池放電截止過程中，電池累計提供的能量。RE 可以由電池端電壓Ut與相應的累積放電容量Qcum組成的坐標系上的面積表示。當前時刻t 的電池端電壓為Ut(t)，放電截止時刻記為tlim，對應的端電壓為電池允許的至低放電電壓Ut(tlim)。當前時刻的荷電狀態(tài)為SOC(t)，已累積的放電容量為Qcum(t)。放電截止時刻tlim 對應的SOC 和累積容量分別記為SOClim和Qcum(tlim)。圖中，端電壓變化表示為綠色曲線，曲線下圍成的（綠色斜線）面積對應電池當前時刻在此種工況下的剩余能量RE(t)。BMS電池管理控制系統(tǒng)時刻監(jiān)控電池的使用狀態(tài)。
不同放電工況下電池的能量損失不同，因此只有預測某一特定功率需求下的電池電壓響應過程，才能獲得準確的RE預測值。由于鋰離子電池的特點，其電壓輸出受到很多變量的影響，如當前SOC、溫度、衰減程度SOH，因此在能量預測過程中除傳統(tǒng)的SOC 估計模型外，還需要一個專門的電壓預測模型。該方法基于當前的電池狀態(tài)和未來的電流輸入，根據(jù)電池模型對未來放電過程的電壓變化進行預測，并計算放電過程中的累積能量。預測過程中，根據(jù)當前的電壓、電流測量值對模型參數(shù)進行修正，對端電壓序列與RE 的預測結(jié)果進行更新。集中式BMS是將電池管理系統(tǒng)的所有功能集中在一個控制器里面。上海BMS電池管理測試系統(tǒng)是什么
未來長期內(nèi)模塊化細分市場引導趨勢。機械BMS電池管理測試系統(tǒng)商家
分布式BMS硬件的拓撲結(jié)構(gòu)是將BMS 的主控板和從控板分開，甚至把低壓和高壓的部分分開，以增加系統(tǒng)配置的靈活性，適應不同容量、不同規(guī)格型式的模組和電池包?？梢蕴峁┥鲜黾惺交蚍植际降母鞣NBMS 硬件方案。BMS 的狀態(tài)估算及均衡控制.針對電池在制造、使用過程中的不一致性，以及電池容量、內(nèi)阻隨電池生命周期的變化，團隊創(chuàng)造性的應用多狀態(tài)聯(lián)合估計、擴展卡爾曼濾波算法、內(nèi)阻/ 容量在線識別等方法，實現(xiàn)對電池全生命周期的高精度狀態(tài)估算。機械BMS電池管理測試系統(tǒng)商家